gru

NLP自然语言处理学习笔记（六）（转自咕泡AI）

循环神经网络目标能够说出循环神经网络的概念和作用能够说出循环神经网络的类型和应用场景能够说出LSTM的作用和原理能够说出GRU的作用和原理1.循环神经网络的介绍为什么有了神经网络还需要有循环神经网络？
程哥哥吖·2022-12-18 07:25

NLP学习笔记(三) GRU基本介绍

大家好，我是半虹，这篇文章来讲门控循环单元(GatedRecurrentUnit,GRU)文章行文思路如下：首先通过长短期记忆网络引出为什么需要门控循环单元然后介绍门控循环单元的核心思想与运作方式最后通过简洁的代码深入理解门控循环单元的运作方式在之前的文章中
半虹·2022-12-18 07:18

基于深度学习方法预测大气空气质量的实现

如果你有任何疑问，请与我联系文章目录基于深度学习方法预测大气空气质量的实现前言一、空气质量数据集二、数据预处理1.去除缺失值及进行归一化2.数据相关性分析三、基于深度学习的空气质量预测模型1.模型结构1.1GRU
田园暮光·2022-12-17 10:39

回归预测 | MATLAB实现SSA-GRU和GRU多输入单输出

回归预测|MATLAB实现SSA-GRU和GRU多输入单输出目录回归预测|MATLAB实现SSA-GRU和GRU多输入单输出预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍建立麻雀搜索算法的数学模型，主要规则如下所述
机器学习之心·2022-12-17 07:55

openstack ubuntu虚机重启卡在booting from hard disk问题解决

本方案不一定适用于其他类似情况）根本原因openstackubuntu虚机重启卡在bootingfromharddisk问题解决问题描述之前在openstack创建正常使用的虚机，执行重启操作后，过了gru
空巢青年_rui·2022-12-16 21:35

NLP学习笔记-LSTM

LSTM论文：S.HochreiterandJ.Schmidhuber.Longshort-termmemory.NeuralComputation,1997.GRU（GatedRecurrentUnit
karl_ll·2022-12-16 07:23

时序模型：门控循环单元网络（GRU）

1.模型定义门控循环单元网络（GatedRecurrentUnit，GRU）1是在LSTM基础上发展而来的一种简化变体，它通常能以更快的计算速度达到与LSTM模型相似的效果2。
HadesZ~·2022-12-16 00:20

时空预测问题2:门控循环单元（GRU）

LSTM神经网络不仅能记忆过去的信息，同时还能选择性的忘记一些不重要的信息而对长期的时间序列进行建模，GRU是LSTM的一种变体，是基于LSTM的思想来解决循环神经网络会产生梯度消失的问题。
左儿筱羽·2022-12-16 00:19

门控循环单元（Gate Recurrent Unit，GRU）

目录1GRU的输入输出结构2GRU的内部结构2.1重置门resetgate2.2更新门updategate3LSTM与GRU的关系4.总结5吴恩达视频截图LSTM通过门控机制使循环神经网络不仅能记忆过去的信息
意念回复·2022-12-16 00:17

GRU门控循环单元简述

GRU门控循环单元简述By:YangLiu1.什么是门控循环单元GRU在循环神经⽹络中的梯度计算⽅法中，我们发现，当时间步数较⼤或者时间步较小时，循环神经⽹络的梯度较容易出现衰减或爆炸。
vendetta_gg·2022-12-16 00:16

第五门课：序列模型（第一周）——循环序列模型

数学符号3.循环Recurrent神经网络模型4.通过时间的反向传播5.不同类型的循环神经网络6.语言模型和序列生成7.对新序列采样8.循环神经网络的梯度消失9.GatedRecurrentUnit（GRU
青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:14

门控循环单元网络GRU详解

为了改善循环神经网络的长程依赖问题，在梯度消失是循环网络的主要问题除了使用一些优化技巧外更有效的方式就是改变模型比如让U=I同时令∂ht/∂ht=I为单位矩阵即ht=ht−1+g(xt;θ),(其中g(·)是一个非线性函数，θ为参数ht和ht−1之间为线性依赖关系，且权重系数为1，这样就不存在梯度爆炸或消失问题。但会出现梯度爆炸和记忆容量问题的基础上引入门控机制来控制信息的累计速度。括有选择地加入
大福王·2022-12-16 00:11

动手学深度学习（三十九）——门控循环单元GRU

文章目录门控循环单元（GRU）一、门控隐藏状态1.1重置门和更新门1.2候选隐藏状态1.3隐藏状态二、从零实现GRU2.1初始化模型参数2.2定义模型2.3训练与预测2.4简洁实现三、小结四、练习再次声明
留小星·2022-12-16 00:08

李沐动手学深度学习V2-GRU门控循环单元以及代码实现

一.GRU门控循环单元1.介绍我们可能会遇到这样的情况：1）早期观测值对预测所有未来观测值具有非常重要的意义。考虑一个极端情况，其中第一个观测值包含一个校验和，目标是在序列的末尾辨别校验和是否正确。
cv_lhp·2022-12-16 00:07

GRU:门控循环单元

GRU:门控循环单元理论LSTM与GRU对比实践从零实现GRUPytorch实现GRU参数输入输出理论解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题GRU是LSTM的一种变体，它比LSTM的结构更加简单，而且效果也很好
HatcherRobotics·2022-12-16 00:32

可解释性研究 -LRP-for-LSTM

1.2.作者代码二.LRP_for_LSTM2.1.理论部分2.2.1.WeightedConnections2.2.2.MultiplicativeInteractions2.2.作者代码三.扩展到GRU3.1
I still …·2022-12-15 20:36

LSTM原理、参数介绍、Keras实现

LSTM和GRU的解析从未如此清晰（动图+视频）2018-09-29人人都能看懂的LSTM：20171216人人都能看懂的GRU：20180102Keras关于LSTM的units参数，还是不理解?
条件漫步·2022-12-15 14:14

白话机器学习-Transformer

前一阵打算写这方面的文章，不过发现一个问题，就是如果要介绍Transformer，则必须先介绍SelfAttention，亦必须介绍下Attention，以及Encoder-Decoder框架，以及GRU
秃顶的码农·2022-12-15 08:32

简单神经网络搭建，从感知器到GRU

这是我去年自学神经网络的笔记，笔记本身是以jupyter的格式，我也会直接把jupyter文件放到这里，实测pytorch1.7可直接runall运行。该笔记主要介绍了一些神经网络的小tip，当时是跟着b站的一个up主学习的，但我对他的ppt内容作了许多的手绘添加以便于理解。jupyter文件如下：链接：https://pan.baidu.com/s/1sfaekKI-T18f9_STKzGlog
Pangaroo·2022-12-15 08:38

Chapter7 循环神经网络-2

文章目录5、LSTM&GRU5.1、长短时记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)5.1.1、相关概念5.1.2、从零开始实现5.1.3、简洁实现5.2、门控循环单元(GatedRecurrentUnit
CityD·2022-12-15 08:35

【深度学习】李宏毅2021/2022春深度学习课程笔记 - Recurrent Neural NetWork（RNN）

BidirectionalRNN（双向RNN）四、LongShortTermMemory（LSTM）五、LearningTarget六、RNN很难Train七、HelpfulTechniques7.1LSTM7.2GRU7.3Others
WSKH0929·2022-12-15 06:52

【GRU时序预测】基于卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU实现时间序列预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍提出的预测模型采取分时序分段策略,使用卷积神经网络(CNN)提取景区多因素时序数据的特征,并对不同因素的时序数据赋予不同的权重
Matlab科研工作室·2022-12-14 16:52

Focal Loss实现

参考链接：https://www.jb51.net/article/177667.htm最近在搭建GRU模型用于预测未来的数据类别，因为数据非常不平衡，我们更关注的1类别的数据很少但是正是我们关注的一个类别
儒雅的晴天·2022-12-14 13:25

GRU解决预测分类问题（多变量预测多步）

解决问题的背景：现有五个属性列，前四个属性列作为特征输入，第五个属性列作为标签值，第五个属性列的意义是类别；先需要通过前50步的数据特征预测后10步的类别（即：51-60步）。1.直接多输出的方式:直接多输出的方式就是在神经网络的最后加上几个（对应的是需要预测步长是几步，这里是10）一样的全连接神经网络，在这一层之后进行对每个全连接神经网络输出的值的拼接得到一个10步长的结果，用于后面计算损失进行
榆 不·2022-12-14 13:25

[Pytorch系列-54]：循环神经网络 - torch.nn.GRU（）参数详解

文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121645435目录第1章GRU
文火冰糖的硅基工坊·2022-12-14 13:54

GRU时间序列数据分类预测

输入变量的数目：15预测的类别数：0,1,2,3,4,10（1类数目最多，数据不均衡）GRU模型参数解释：参考链接：[Pytorch系列-54]：循环神经网络-torch.nn.GRU（）参数详解_文火冰糖的硅基工坊的博客
儒雅的晴天·2022-12-14 13:23

【GRU回归预测】基于粒子群优化门控循环单元PSO-GRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍为了实现高精度的电力系统短期负荷预测,提出了基于粒子群优化(particleswarmoptimization,PSO)算法优
Matlab科研工作室·2022-12-14 12:48

【GRU回归预测】基于粒子群优化门控循环单元PSO-GRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍为了实现高精度的电力系统短期负荷预测,提出了基于粒子群优化(particleswarmoptimization,PSO)算法优
matlab科研助手·2022-12-14 12:47

回归预测 | MATLAB实现WOA-GRU鲸鱼算法优化门控循环单元多输入单输出回归预测

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍软测量建模能够有效地解决生产过程中在线分析仪表测量滞后大、价格昂贵、维护保养复杂等问题。目前,神经网络是软测量建模的主要工具之
matlab科研助手·2022-12-14 08:39

时序预测 | MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测

时序预测|MATLAB实CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测目录时序预测|MATLAB实CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍本次运行测试环境
机器学习之心·2022-12-14 07:34

回归预测 | MATLAB实现WOA-GRU鲸鱼算法优化门控循环单元多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现WOA-GRU鲸鱼算法优化门控循环单元多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现WOA-GRU鲸鱼算法优化门控循环单元多输入单输出回归预测写在前面效果一览基本描述模型描述程序设计参考资料写在前面程序获取
机器学习之心·2022-12-14 07:04

【GRU回归预测】基于鲸鱼算法优化门控循环单元WOA-GRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍软测量建模能够有效地解决生产过程中在线分析仪表测量滞后大、价格昂贵、维护保养复杂等问题。目前,神经网络是软测量建模的主要工具之
Matlab科研工作室·2022-12-14 07:31

多维时序 | MATLAB实现GRU多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现GRU多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现GRU多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍本次运行测试环境MATLAB2020b，MATLAB
机器学习之心·2022-12-13 22:53

了解RNN模型、LSTM模型、GRU模型，及掌握注意力机制

一、什么是RNN模型RNN(RecurrentNeuralNetwork),中文称作循环神经网络,它一般以序列数据为输入,通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征,一般也是以序列形式进行输出。一般单层神经网络结构:RNN单层网络结构:以时间步对RNN进行展开后的单层网络结构:RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果,能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包
黑马程序员官方·2022-12-13 11:13

循环神经网络之——门控制循环单元(GRU)

一．摘要在上次分享中，我们了解到了基础的循环神经网络(RNN),对于基础的循环神经网络模型，它可以比较好的通过t时刻关联到t-1时刻和t+1时刻，甚至更多。但它对任意时刻的输入都是赋予相同权重计算。这样区分不出重点因素。并且循环神经网络的梯度很容易衰减和爆炸，虽然可以采用裁剪梯度的方法缓解，但无法解决梯度衰减的问题。由于这个原因，循环神经网络在实际中就会较难捕捉时间序列中的时间步距离较大的依赖关系
xi_xiyu·2022-12-13 10:36

深度学习入门之GRU

目录1.什么是GRU2.GRU浅析2.1GRU的输入输出结构2.2GRU的内部结构原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32481747这里的内容是对台大李宏毅老师课程视频的一些记录以及自己的一些整理和思考
赵孝正·2022-12-13 10:06

基于Adam算法优化GRU神经网络的短期负荷预测（Python代码实现）

目录1Adam优化算法2Adam算法中的学习率衰减策略3GRU神经网络4运行结果5参考文献6Python代码实现1Adam优化算法2Adam算法中的学习率衰减策略该文在Adam算法的基础上引入了学习率衰减策略
荔枝科研社·2022-12-13 10:35

深度学习之GRU学习笔记

其中LSTM的变体GRU只是简单提了一点点。
superY25·2022-12-13 10:03

NLP基础知识点：GRU模型结构与公式的梳理

本篇笔记与李宏毅2020机器学习深度学习(4)RNN循环神经网络笔记+作业一起使用GRU神经元结构图与公式GRU（GateRecurrentUnit）是循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork
梆子井欢喜坨·2022-12-13 10:01

深度学习基础学习-RNN与LTSM、GRU

最近看文献看到了LTSM（LongShortTermMemory）相关的文献，所以把了解到的内容做一个记录RNN循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN），以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursiveneuralnetwork）。因为与时间序列相关，所以多用于自然语言
小夭。·2022-12-13 10:58

神经网络：GRU基础学习

1、GRU简介  LSTM具有更长的记忆能力，在大部分序列任务上面都取得了比基础的RNN模型更好的性能表现，更重要的是，LSTM不容易出现梯度弥散现象。
~hello world~·2022-12-13 10:24

Bi-GRU sequence classification使用不同池化/解码方式实现预测任务

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文介绍使用PyTorch的Bi-GRU模型实现sequenceclassification（在NLP中一般就是文本分类任务）时，对GRU输出以不同池化方式获得sequence
诸神缄默不语·2022-12-13 10:53

LSTM学习总结

GRU：将LSTM的门结构进行了重新设计，归结为两个门结构，一个重置门，另一个更新门。Muti-Layers-LSTM:在层次上进行改善网络结构。Bi-LSTM:在方向上改进。
Vera929·2022-12-12 12:54

AI遮天传 DL-反馈神经网络RNN

本文会先介绍动态系统的概念，然后介绍两种简单的反馈神经网络，然后再介绍两种门控神经网络(LSTM,GRU)，最后是关于反馈神经网络的应用(本次以语音识别为例)。
老师我作业忘带了·2022-12-12 07:02

Python笔记 之 jieba模块

paddle模式，利用PaddlePaddle深度学习框架，训练序列标注（双向GRU）网络模型实现分词。同
一起种梧桐吧·2022-12-12 06:01

用通俗易懂的方式讲解Transformers

多年来，我们一直在使用RNN，LSTM和GRU解决顺序问题，您突然希望我们将其全部丢弃吗？嗯，是！！所有这三种架构的最大问题是它们进行顺序处理。
机器学习社区·2022-12-12 04:40

【GRU回归预测】基于卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU实现数据多维输入单输出预测附matlab代码

更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍提出了一种基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit
Matlab科研工作室·2022-12-11 22:43

Rnn Lstm Gru Sru学习小结

1.RnnRnn的详细介绍可以参考深度学习之RNN(循环神经网络)零基础入门深度学习(5)-循环神经网络详解循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork)基本原理和算法可以参考下图：这里表示的是一个Rnn单元。由左图可以知道Rnn单元的计算公式：这里O(t)是当前时刻的输出，S(t)是当前时刻的隐藏层状态。X(t)是当前的输入，它是一个词根的向量表示，向量由x1、x2、x3...等分
zxros10·2022-12-11 12:12

极简说明 RNN LSTM GRU 结构和公式

RNNu,v,w是为了展示所乘的矩阵不同，ht激活使用tanhLSTMft、it、ot激活使用sigmoidct激活使用tanhGRUGRU是LSTM的简单版本，合并内部自循环Cell与隐藏层hidden，合并遗忘门、输入门为更新门z，新增重置门r，删除输出门zt、rt激活使用sigmoidh~激活使用tanh
还卿一钵无情泪·2022-12-11 11:41

李宏毅seq2seq(RNN LSTM GRU seq2seq)

1.回顾RNN对于RNN，要求隐藏状态的维度要相同。RNN模块是同一个网络，只是在不同时间的使用。对于RNN可以将中间层的输出作为下一层的输入，f1≠f2。其它的计算以此类推。隐藏层的激活函数选用tanh函数(李沫大神的《动手学深度学习》是使用这个激活函数)，对于分类问题输出层选用softmax为激活函数。笔者还看过另一种说法，是直接将隐藏状态连结，计算最终输出。个人更倾向这个说法。(出自李沫大神
qq_43501578·2022-12-11 11:40
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